Wide & Deep模型

结合单层Wide部分（记忆用户历史行为）和多层Deep部分（泛化潜在兴趣），解决传统协同过滤算法的信息单一化问题，提升推荐多样性。

双塔召回模型

在召回阶段，将用户和内容分别映射为高维向量（用户表征、内容表征），通过向量空间距离计算匹配度，实现高效筛选。

跨模态神经网络

突破传统标签体系，直接通过视频的视觉、音频、文本等多模态数据预测用户行为，解决标签滞后性问题（如用户突然对”量子力学”产生兴趣时，无需依赖历史标签即可推荐相关内容）。

隐语义空间建模

基于用户与内容的交互矩阵，构建隐语义空间（如用户-视频的100维向量），直接计算行为概率，无需依赖人工标签。

时间感知兴趣模型

引入”兴趣时钟”概念，分析用户在不同时段的兴趣变化（如早晨学习类、晚间娱乐类），优化推荐时效性。

100+行为指标

综合点赞、收藏、复访、互动等指标，平衡用户即时兴趣与长期价值需求。

兴趣权重分配

算法对小众兴趣（如摄影）赋予更高权重，避免大兴趣领域（如美食）内容过度重复。

流量裂变机制

视频发布后经历三次跃迁：

1. 首次推荐（0-30分钟）：匹配基础标签用户
2. 二次爆发（30-90分钟）：触发同城+兴趣圈层扩散
3. 三次裂变（90-180分钟）：基于实时数据智能分发

搜索排名规则

考核内容相关性（40%）、质量（30%）、互动（20%）、账号权重（10%），优先推荐4K清晰度、高干货度内容。

五层审核流程

内容上传后依次经过：机器识别→高危拦截→人工研判→基础流量测试→风险处置，确保违规内容过滤效率。

专项治理团队

针对网络暴力、谣言、AIGC滥用等风险，设立专项小组实时监控。

安全与信任中心

官网（http://95152.douyin.com）公开算法原理、审核标准及治理案例，接受公众监督。

价值导向调整

通过调整模型参数，优先推荐知识类、公益类内容，2025年优质内容曝光量预计增加300%。